[发明专利]智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法及系统

权利要求书

1.一种智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法，其特征在于，包括：

将路网分割成n个路段，每个路段称一个元胞，并将划分好的元胞依次标定序号；

以元胞的交通流密度作为状态变量，建立包含n个元胞的混合交通流模型：

式中，x＝[x₁,…,x_n]^T表示路网的交通流密度向量，u＝[u₁,u₂…,u_q]^T表示路网的控制输入，q是控制器数量；y＝[y₁,y₂…,y_p]表示交通检测器的测量结果，p是布设的检测器的数量；A_σ(t)是系统矩阵，B_σ(t)是系统的输入矩阵，C为设计的输出矩阵；F_σ(t)是仿射向量；

获取每个路段内车辆总数量和自动驾驶车辆数量，并基于车辆总数量和自动驾驶车辆数量计算自动驾驶车辆的混入率；具体包括：基于视频检测器获取每个路段的驶入车辆数N_视频驶入和驶出车辆数N_视频驶出，并计算该路段的车辆数N_视频；和/或，基于微波检测器获取每个路段的驶入车辆数N_微波驶入和驶出车辆数N_微波驶出，并计算该路段的车辆数N_微波；将N_视频中N_微波中的一种或多种结果融合后得到的作为该路段的车辆总数量N；基于网联自动驾驶车辆检测器获取每个路段的驶入自动驾驶车辆数M_上游驶入和驶出自动驾驶车辆数M_下游驶出，并计算该路段内的自动驾驶车辆数M₁；和/或，基于边缘计算单元实时接收到的自动驾驶车辆的车辆信息，并计算该路段内的自动驾驶车辆数M₂；和/或，基于自动驾驶车辆之间的实时车辆信息传递，计算出当前路段内任一自动驾驶车辆附近且在当前路段范围内的自动驾驶车辆数，并计算该路段内的自动驾驶车辆数M₃；将M₁、M₂和M₃中的一种或多种结果融合后得到的作为该路段的自动驾驶车辆数量M；基于该路段的车辆总数量和自动驾驶车辆数量，计算当前路段自动驾驶车辆的混入率；

基于混合交通流模型和自动驾驶车辆的混入率，计算不同自动驾驶车辆混入率下的系统矩阵集合A：

A＝{A₁,A₂,…,A_m}

式中，A_m为第m种自动驾驶车辆混入率的系统矩阵，系统矩阵为n×n；

基于混合交通流模型，设计第i个元胞的输出矩阵C_i：

利用系统可控性秩判据，计算Rank(A_m,C_i)的值是否为n；若是，则保留输出矩阵C_i，若不是，则删除输出矩阵C_i；

筛选满足所有自动驾驶车辆混入率情况下的输出矩阵，并从筛选的输出矩阵中选择布设位置最佳、数量最少的输出矩阵作为控制矩阵；

基于所述控制矩阵，进行检测器的布设。

2.如权利要求1所述的智能网联环境下道路安全风险检测器优化布设方法，其特征在于，所述路网的分割方法，包括：

按照路网中入口匝道、出口匝道的数量和位置、车道数变化位置以及道路曲率半径发生变化的位置，将路网分割为n个路段。